从固定数据到在线策略:SFT、RL 与 OPD 如何重塑模型分布 - 石头开会

发布时间: 2026-07-28 · 来源: 新能源产业网 · 阅读量: 4169
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本规范被视为《CSDN用户服务条款》的补充协议,是其不可分割的组成部分,与其构成统一整体。

因此,我们可以把后训练理解为对模型输出分布的重新塑造。本文重点讨论三种后训练方法: 监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT):在预先准备好的标准答案上学习; 强化学习(Reinforcement Learning,RL):从当前模型的输出中采样,再根据奖励优化; 在线策略蒸馏(On-Policy Distillation,OPD):由学生生成轨迹,再由教师在学生实际访问的状态上提供逐 token 指导。

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..mushroom是什么梗?释义 n.蘑菇,伞菌;蘑菇形物;淡褐色,棕灰色;暴发户 v.

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